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基于机器学习的贫困等级分类

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基于机器学习的贫困等级分类
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-21页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11页
    1.2 贫困程度度量的研究现状第11-18页
        1.2.1 一维贫困度量理论第11-16页
        1.2.2 多维贫困度量理论第16-18页
    1.3 论文的主要内容及框架第18-21页
        1.3.1 论文的主要内容第18-20页
        1.3.2 论文的框架结构第20-21页
2 特征工程第21-28页
    2.1 数据来源与组成第21页
    2.2 数据预处理第21-26页
        2.2.1 数据整合第22页
        2.2.2 缺失值的处理第22-23页
        2.2.3 相关性分析和冗余性处理第23-25页
        2.2.4 数据的归一化第25-26页
    2.3 特征选择第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
3 基于单模型的贫困等级分类第28-40页
    3.1 贫困等级分类模型第28-35页
        3.1.1 Logistic回归第28-30页
        3.1.2 支持向量机第30-32页
        3.1.3 朴素贝叶斯第32-35页
    3.2 单模型的贫困等级分类第35-39页
        3.2.1 类别不平衡处理第35-37页
        3.2.2 实验评估准则第37-38页
        3.2.3 实验结果及分析第38-39页
    3.3 本章小结第39-40页
4 基于集成学习方法的贫困等级分类第40-49页
    4.1 集成学习的原理第40页
    4.2 集成学习的主要算法第40-44页
        4.2.1 bagging算法第40-41页
        4.2.2 boosting算法第41-43页
        4.2.3 bagging算法和boosting算法对比第43-44页
    4.3 集成学习下贫困等级分类第44-48页
        4.3.1 实验评估准则第44-46页
        4.3.2 实验结果与对比分析第46-48页
    4.4 本章小结第48-49页
5 总结与展望第49-50页
    5.1 总结第49页
    5.2 展望第49-50页
参考文献第50-52页
附录第52-59页
致谢第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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